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Great Line Travel · Hotel Cost Dashboard 2024–25
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瑞桉旅游 · 2024–25 酒店价格分析汇总从北欧到巴尔干半岛

基于历史确认价,按 城市 / 星级 / 淡旺季 / 月份 / 风险等级 输出可参考的成本区间,并支持样本明细查看与导出。

城市级价格带 & 风险分析 每行 = 城市 + 星级 + 季节 + 月份(可选) + 价位带 + 风险 + 参考酒店
用法:先锁定每个城市每个季节的“成本合理区间”,必要时按月份做细分,再根据团期和需求微调。
当前筛选结果:0 个 城市–星级–季节 组合。
旺季:橙色胶囊 · 淡季:蓝色胶囊 价位档:绿/蓝/红 = 低/中/高 库存风险:基于 WQI(加权满房指数)
区域国家城市星级季节月份 记录数有效样本可用率库存风险WQI 建议档位建议 TWN TWN Q25TWN 中位TWN Q75 参考酒店样本明细
术语说明 & 风险模型(含 WQI + 月份)
1)淡旺季:
  • 旺季:5 月 1 日–9 月 30 日(含首尾日),按入住日期判断。
  • 淡季:10 月 1 日–次年 4 月 30 日。
2)月份:
  • 按入住日期所在月份统计(01–12)。
  • 如不选择月份,则使用该季节的全部历史样本。
3)价位区间(TWN):
  • Q25:25% 样本低于此价,适合强压价或淡季走量。
  • 中位数:50% 样本高于、50% 低于,作为常规报价。
  • Q75:75% 样本低于此价,适合旺季、高风险城市或临近出团。
4)样本来源(“有效样本”):
  • 纳入统计:已确认 / 已付款 / 待付款 / 待付尾款 / 待取消 / 待确认 / 更新确认中 / 确认中 / 信用卡待扣款 / 已控房 / 已取消。
  • 只做风险参考,不参与价格统计:满房 / 排队。
5)可用率:
  • 公式:有效样本数 ÷ 该城市星级季节(月度)总记录数,可用率越高,价格区间越稳定。
6)加权满房指数 WQI:
  • WQI = 满房率 × min(1, 总记录数 / 10)。
  • 样本越多,指数越接近真实水平;样本很少时,指数被“压低”,防止一两次满房就被当成高风险。
7)库存风险等级(基于 WQI):
  • 低:WQI < 0.10,基本不用太担心满房。
  • 中:0.10 ≤ WQI < 0.25,旺季/展会日期需留意。
  • 高:0.25 ≤ WQI < 0.50,建议按 Q75 或上浮后报价。
  • 极高:WQI ≥ 0.50,必须提前控房,不建议走纯成本价。
8)样本明细层:
  • 点“查看样本”可看到该组合的入住/离开日期、TWN/DSU、状态与团号。
  • 可以判断:当前价格是否被节假日/展会/周末样本抬高。
手动录入最新酒店价格(本地样本)
适合刚拿到 2025 新价时,先在本地系统内试算。手动添加的数据可删除,原始历史数据不会被修改。